Auf einen Blick
- Aufgaben: Entwickle innovative Datenarchitekturen und arbeite an spannenden Projekten zur Verbesserung des Gesundheitswesens.
- Unternehmen: Komodo Health, ein führendes Unternehmen im Gesundheitsdatenbereich mit einer unterstützenden Teamkultur.
- Vorteile: Attraktives Gehalt, umfassende Gesundheitsleistungen, flexible Arbeitszeiten und Weiterbildungsmöglichkeiten.
- Weitere Informationen: Dynamisches Arbeitsumfeld mit großartigen Karrierechancen und einem leidenschaftlichen Team.
- Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft des Gesundheitswesens und nutze KI, um echte Veränderungen zu bewirken.
- Qualifikationen: Erfahrung in Python, AWS und CI/CD-Pipelines sowie Teamarbeit und Kommunikationsfähigkeiten.
Das prognostizierte Gehalt liegt zwischen 60000 - 80000 € pro Jahr.
Wir bei Komodo Health geben Daten Leben. Unsere Mission ist es, die globale Krankheitslast zu reduzieren, und wir glauben, dass eine intelligentere Nutzung von Daten entscheidend für diese Mission ist. Deshalb haben wir die Healthcare Map entwickelt – die größte und umfassendste Sicht auf das US-Gesundheitssystem, indem wir anonymisierte, reale Patientendaten mit innovativen Algorithmen und jahrzehntelanger klinischer Erfahrung kombiniert haben. Die Healthcare Map dient als Grundlage für eine leistungsstarke Suite von Softwareanwendungen, die uns hilft, die komplexesten Fragen im Gesundheitswesen für unsere Partner zu beantworten.
Die Gelegenheit bei Komodo Health: Komodo zielt darauf ab, die beste Gesundheitsdatenarchitektur der Branche aufzubauen. Wir wachsen schnell und erweitern unseren Infrastruktur-Stack und übernehmen die besten Praktiken des Site Reliability Engineering (SRE). Sie werden Teil des Plattform-Teams, das unsere Infrastrukturangebote für über 150 Kundenorganisationen aufbaut, betreibt und ständig verbessert. Das Team erreicht unsere Geschäftsziele, indem es die besten Infrastrukturpraktiken übernimmt und 100% Automatisierung nutzt, um unsere Produktangebote zu skalieren und Kosten zu senken.
In den ersten 12 Monaten bei Komodo Health werden Sie Folgendes erreicht haben:
- Ein tiefes Verständnis der Plattform und der Plattformkunden entwickelt
- Cloud-Infrastruktur (AWS) basierend auf Kundenanforderungen aufgebaut und betrieben
- Entwicklungs- und Bereitstellungsherausforderungen gelöst, um die Plattforminfrastruktur hochgradig zuverlässig, wartungsfreundlich und kosteneffektiv zu gestalten
- An der Entwicklung, Ausführung und Unterstützung der Einführung neuer Funktionen mit Lösungsarchitekten, vor Ort eingesetzten Ingenieuren und Customer Success-Teams teilgenommen
- Die Entwicklung von Verbesserungen der Dateninfrastruktur, Pipeline-Automatisierung, Codebasisqualität und/oder Datenqualität geleitet
- Systeme zur Unterstützung von Datenverarbeitungsaufgaben entworfen, architektonisch gestaltet und/oder implementiert
- Bestehende und neue Überwachungs- und Alarmsysteme für die Plattforminfrastruktur entwickelt und beigetragen
- Die Sicherheit der Infrastruktur, einschließlich Netzwerk, Speicher, Benutzerzugriff usw., verstärkt
- Wichtige, vom Kunden gemeldete Probleme zeitnah bearbeitet und gelöst
- An einer Rufbereitschaft teilgenommen
- Die Einführung von KI-gesteuerten Entwicklungsabläufen vorangetrieben, indem LLM-basierte Tools in den SDLC integriert wurden, um die Bereitstellung von Funktionen zu beschleunigen und die durchschnittliche Zeit bis zur Lösung (MTTR) zu reduzieren
Was Sie zu Komodo Health mitbringen (erforderlich):
- Engineering Excellence: Beherrschung von Python, mit tiefen technischen Fehlersuchefähigkeiten und umfangreicher Erfahrung im Aufbau von Backend-APIs und Microservices.
- Cloud-Infrastruktur: Expertenwissen über AWS-Kernservices und die Fähigkeit, skalierbare Lösungen aus hochrangigen Anforderungen zu entwerfen.
- Infrastructure as Code & CI/CD: Beherrschung von Terraform/Scalr und Erfahrung im Aufbau robuster CI/CD-Pipelines mit GitHub Actions.
- Networking & Connectivity: Solides Verständnis der Netzwerkanforderungen (Subnets, CIDR, VPCs), um eine sichere, globale Anwendungszugänglichkeit zu gewährleisten.
- Big Data Frameworks: Experte mit Big-Data-Tools und Workflow-Orchestratoren wie Snowflake, Databricks, Airflow, Temporal.
- AI & Productivity: Fähigkeit, KI-Tools (Gemini, ChatGPT, Cursor) zu nutzen, um Engineering-Workflows zu optimieren und die persönliche Produktivität zu steigern.
- Leadership & Collaboration: Ein proaktiver Teamplayer mit hervorragenden Kommunikationsfähigkeiten über Teams hinweg und einer nachgewiesenen Erfolgsbilanz bei der Umsetzung komplexer Projekte.
Zusätzliche Fähigkeiten und Erfahrungen, die wir priorisieren würden (wünschenswert):
- Erfahrung mit AWS bevorzugt. AWS Cloud Infrastructure-Zertifizierung ist ein Plus.
- Erfahrung mit Datenschutzfragen wie HIPAA oder GDPR.
- Erfahrung in der Zusammenarbeit mit funktionsübergreifenden Teams und anderen kundenorientierten Teams.
- Leidenschaft! Wir hoffen, dass Sie leidenschaftlich an unserer Mission und Technologie interessiert sind.
- Eigenverantwortung! Wir hoffen, dass Sie Ihre Arbeit besitzen, Verantwortung übernehmen und sie bis zum Ende bringen.
- Expertise! Wir erwarten nicht, dass Sie alles wissen, aber wir hoffen, dass Sie tiefes Wissen in mindestens einem Bereich haben und schnell beitragen können.
Standort: PST / Pazifische Zeitzone
Komodo Health bietet Chancengleichheit für alle Bewerber und Mitarbeiter. Wir verbieten Diskriminierung und Belästigung jeglicher Art in Bezug auf Rasse, Farbe, Religion, Alter, Geschlecht, nationale Herkunft, Behinderungsstatus, genetischen Status, geschützten Veteranenstatus, sexuelle Orientierung, Geschlechtsidentität oder -ausdruck oder jede andere durch Bundes-, Landes- oder lokale Gesetze geschützte Eigenschaft.
Senior Data Engineer, Sentinel (Pacific Time Zone) Arbeitgeber: Dormont Manufacturing Co
Komodo Health ist ein hervorragender Arbeitgeber, der eine dynamische und unterstützende Arbeitsumgebung bietet, in der Teammitglieder mit Leidenschaft an der Reduzierung der globalen Krankheitslast arbeiten. Mit einem hybriden Arbeitsmodell und Standorten in San Francisco, New York City und Chicago fördert das Unternehmen eine Kultur des Wachstums und der Zusammenarbeit, während es gleichzeitig umfassende Vorteile wie flexible Urlaubsregelungen, Gesundheitsleistungen und Möglichkeiten zur beruflichen Weiterentwicklung bietet. Hier haben Sie die Chance, an der Spitze der KI-Revolution im Gesundheitswesen zu stehen und Ihre Fähigkeiten in einem innovativen Umfeld einzubringen.
StudySmarter Expertenrat🤫
Wir sind der Meinung, dass Sie so Senior Data Engineer, Sentinel (Pacific Time Zone) erhalten könnten
✨Wende dich an die richtigen Communities
Schau dir Online-Communities und Foren an, die sich um Data Science drehen, wie Kaggle oder GitHub. Engagiere dich dort aktiv, teile deine Projekte und lerne von anderen – das wird dir helfen, nicht nur einen Fuß in die Tür zu bekommen, sondern auch wertvolle Kontakte zu knüpfen.
✨Präsentiere deine Daten-Projekte
Baue ein Portfolio auf, das deine besten Projekte zeigt. Nutze Plattformen wie GitHub oder eine persönliche Webseite, um deine Arbeiten zu veröffentlichen. Arbeitgeber im Data Science-Bereich schauen oft direkt auf praktische Erfahrungen, also zeig, was du drauf hast!
✨Nimm an Meetups und Hackathons teil
Besuche lokale Data Science-Meetups oder nehme an Hackathons teil. Diese Veranstaltungen sind nicht nur super, um dein Wissen zu erweitern, sondern auch Gold wert für Networking. Du lernst Fachkollegen kennen und kannst auf Lockere Art und Weise Eventualjobs ergattern.
✨Direkte Bewerbungen über unsere Seite
Vergiss nicht, direkt auf unserer Website nach Stellenangeboten bei Dormont Manufacturing Co zu schauen. Hier kannst du dich auf offene Datenwissenschaftsstellen bewerben und zeigst damit direktes Interesse, das viele Arbeitgeber schätzen!
Wir glauben, dass du diese Fähigkeiten brauchst, um Senior Data Engineer, Sentinel (Pacific Time Zone) mit Bravour zu bestehen
Einige Tipps für deine Bewerbung 🫡
Lass deine Daten sprechen!:In einem Bereich wie Data Science ist es entscheidend, dass du deine praktischen Fähigkeiten präsentierst. Wenn du an Projekten gearbeitet hast, die deine Analysefähigkeiten oder dein Wissen über Machine Learning demonstrieren, teile sie in deinem Lebenslauf oder füge einen Link zu deinem GitHub-Portfolio bei. Die Daten, die du analysiert hast, und die Tools, die du verwendest, sollten klar hervorgehoben werden.
Ergebnisse quantifizieren!:Unterstütze deine Erfahrung mit quantifizierbaren Ergebnissen. Zeige, wie du durch deine Analysen oder Modelle zur Entscheidungsfindung beigetragen hast oder wie deine Berechnungen den Rohdaten neue Erkenntnisse entlockt haben. Arbeitgeber in der Data Science sind oft an konkreten Verbesserungen und Effizienzsteigerungen interessiert!
Erläutere deine Lernbereitschaft!:Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, zeige in deinem Anschreiben, dass du bereit bist, zu lernen und dich weiterzuentwickeln. Sprich über deine Neugier für neue Technologien oder Methoden im Data Science Bereich. Vielleicht hast du auch Kurse besucht oder Zertifikate erworben, die deine Begeisterung zeigen!
Die richtige technische Sprache!:Achte darauf, dass deine Bewerbung alle relevanten technischen Begriffe enthält, die in der Data Science gebräuchlich sind. Nenne spezifische Programmier- und Analysetools wie Python, R oder SQL, die du beherrschst. Dies macht es für die Rekrutierer einfacher, schnell zu erkennen, dass du für die Rolle als Senior Data Engineer, Sentinel (Pacific Time Zone) bei Dormont Manufacturing Co gut geeignet bist.
Wie man sich auf ein Vorstellungsgespräch bei Dormont Manufacturing Co vorbereitet
✨Bereite deine technischen Skills vor
In einem Vorstellungsgespräch für eine Data-Science-Position wird oft dein Wissen über Tools wie Python, R oder SQL getestet. Mach dich mit gängigen Algorithmen und deren Einsatzmöglichkeiten vertraut, denn technische Fragen können schnell kommen. Lass uns sicherstellen, dass du in diesen Bereichen glänzt!
✨Verschaffe dir einen Überblick über Projekte
Da es sich um eine Vollzeitstelle handelt, ist es wichtig, dass du konkrete Erfahrungen und Projekte vorweisen kannst. Wenn du bereits an Data-Science-Projekten gearbeitet hast, sei bereit, diese in der Tiefe zu erläutern und zu diskutieren, wie du die Probleme gelöst hast. Dein Portfolio kann hier einen echten Unterschied machen!
✨Vorbereitung auf case studies
In Data-Science-Interviews sind case studies und praktische Probleme häufig Teil des Gesprächs. Übe, wie du strukturiert und logisch an solche Aufgaben herangehst. Arbeitgeber möchten sehen, wie du Daten analysierst und Lösungen entwickelst – bring also deine analytischen Fähigkeiten mit!
✨Zeige deine Leidenschaft für Daten
Mehr denn je geht es bei einer Vollzeitstelle darum, dass du nicht nur die Skills hast, sondern auch wirklich für das Feld brennst. Teile Anekdoten oder Erfahrungen, die zeigen, wie du zur Datenwissenschaft gekommen bist und was dich fasziniert. Diese Begeisterung kann für Dormont Manufacturing Co entscheidend sein!
